IA melhora previsões de tempestades sem supercomputador

Uma ferramenta de IA desenvolvida na Universidade de São Paulo, no Brasil, melhorou a previsão de tempestades de curtíssimo prazo em testes, reduzindo os falsos alarmes em quase 70% em comparação com um método tradicional. Chamada TITAN-LSTM, ela prevê a trajetória de uma tempestade, a área coberta pela chuva e a intensidade da precipitação com até 30 minutos de antecedência, com atualizações a cada cinco minutos.

A ferramenta combina um software consolidado de rastreamento por radar com IA que aprende como as tempestades mudam ao longo do tempo. Em vez de processar imagens inteiras de radar, ela trabalha com descrições numéricas de cada tempestade, como tamanho, velocidade e intensidade da chuva. Essa menor carga de processamento permite que ela funcione em um notebook comum.

Os pesquisadores usaram observações de radar coletadas perto de São Paulo entre 2016 e 2019. Entre mais de 32.000 tempestades rastreadas, selecionaram 439 cujo desenvolvimento completo pôde ser acompanhado, usando 307 para treinar a IA e reservando 132 para os testes. Os resultados foram publicados no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.

Há limitações importantes: atualmente, a ferramenta lida apenas com tempestades que não se fundem com outras nem se dividem, e a incerteza aumenta quanto maior é o horizonte da previsão. A equipe agora trabalha com tempestades mais complexas e espera adaptar o sistema a outros radares, com o objetivo de fornecer previsões a órgãos responsáveis por alertas de desastres.